Zusammenfassung
Automatisierte, kundenindividuelle Produkt- und Content-Empfehlungen über alle Verkaufskanäle hinweg sind heute das Maß der Dinge im Onlinehandel. Auf dem Weg dorthin durchlaufen Händler typischerweise verschiedene Entwicklungsstufen, von starren, manuellen Empfehlungsprozessen bis hin zu voll automatisierten, selbstlernenden und von Softwareagenten gesteuerten Empfehlungs- und Verkaufsprozessen in Echtzeit. Das Personalisierungsreifegradmodell gibt Anwendern auf diesem Evolutionspfad Anleitung und Wegweisung. Es hilft dabei, den eigenen Entwicklungsstand einzuschätzen und die nächsten Schritte zu definieren. Der Beitrag stellt in fünf Entwicklungsstufen den Reifegrad der Personalisierung dar, die jeweils in den drei Dimensionen Organisation, Fachlichkeit und Technik mit insgesamt 19 Bewertungskategorien charakterisiert sind. Anhand eines Fallbeispiels aus der Praxis werden die Anwendung des Modells und die Berechnung des Reifegradindex demonstriert.
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Chamoni, P., und P. Gluchowski. 2004. Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen – Empirische Untersuchung auf Basis des Business Intelligence Maturity Model. Wirtschaftsinformatik 46 (2): 119–128.
Jacobs, S. 2014. Reifegradmodelle. http://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/lexikon/is-management/Systementwicklung/reifegradmodelle. Zugegriffen: 13. Juli 2016.
Mindtree. 2015. Winning in the age of the customer. https://www.mindtree.com/personalization/global/pdf/mindtree-survey-report-personalization-global.pdf. Zugegriffen: 13. Juli 2016.
Röglinger, M., und N. Kamprath. 2012. Prozessverbesserung und mit Reifegradmodellen – eine Analyse ökonomischer Zusammenhänge. Zeitschrift Für Betriebswirtschaft 82 (5): 509–538.
Zhao, Q., Y. Zhang, D. Friedman, und F. Tan 2015. E-commerce recommendation with personalized promotion. Proceedings of the 9th ACM conference on recommender systems – RecSys ’15, 219–226.
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Schieder, C., Blaser, F. (2017). Ein Reifegradmodell für die Personalisierung im E-Commerce. In: Stüber, E., Hudetz, K. (eds) Praxis der Personalisierung im Handel. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16244-3_3
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